package com.example.demo.algorithms;


/**
 * 雪花算法（Snowflake）是Twitter公司开发的一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法。其核心思想是通过位运算和时间戳来生成全局唯一的ID，
 * 这些ID在分布式系统中既是有序的，也是唯一的。雪花算法生成的ID是一个64位的长整型（Long），其结构大致分为以下几部分：
 *
 * 未使用位：通常第一位为未使用位，可以作为符号位，但在正数ID生成场景中通常保持为0。
 * 时间戳：占用41位，用于记录生成ID的时间戳，精确到毫秒级别。这意味着从某个固定时间点开始，可以使用69年（因为2^41-1毫秒约等于69年）。
 * 时间戳的起始时间可以根据需要调整，一般选择一个合适的基准时间作为起点。
 * 工作机器ID：通常占用10位，用于标识不同的工作节点或数据中心，支持部署多达1024个节点。
 * 序列号：占用12位，用于同一毫秒内并发生成的ID，通过序列号来区分。每个节点每毫秒最多可以生成4096个ID（2^12）。
 */
public class SnowflakeIdGenerator {

    // 起始的时间戳（例如：2024-01-01）
    private final long twepoch = 1672531200000L;

    // 机器id所占的位数
    private final long workerIdBits = 5L;  //最多32台机器

    // 数据标识id所占的位数
    private final long datacenterIdBits = 5L; //最多32个 数据中心

    // 支持的最大机器id，结果是31（这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数）
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    // 支持的最大数据标识id，结果是31
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    // 序列在id中占的位数
    private final long sequenceBits = 12L;

    // 机器ID向左移12位
    private final long workerIdShift = sequenceBits;

    // 数据标识id向左移17位(12+5)
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    // 时间截向左移22位(5+5+12)
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // 生成序列的掩码，这里为4095（0b111111111111=0xfff=4095）
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    // 上一次生成ID的时间截
    private long lastTimestamp = -1L;

    // 序列号
    private long sequence = 0L;

    // 工作机器ID
    private final long workerId;

    // 数据标识ID
    private final long datacenterId;

    public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    // 生成下一个ID
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回拨过
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        // 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            // 毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                // 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            // 时间戳改变，毫秒内序列重置
            sequence = 0L;
        }

        // 上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;

        // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    // 阻塞到下一个毫秒，获得新的时间戳
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    // 返回当前时间戳
    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }


    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator generator = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);
        for(int i=0;i<100;i++){
            long id = generator.nextId();
            System.out.println("Generated ID: " + id);
        }

    }
}
